Por
Tom Canabarro
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Inteligência artificial: afinal, o que é machine learning?

Entenda como as máquinas conseguem aprender sozinhas e qual o impacto disso na nossa vida

A internet já tem 3 bilhões de usuários em todo o mundo, e cada um deles é um gerador de conteúdo. Nós produzimos e coletamos mais informações do que nunca. São artigos, desenhos, poemas, fotos, vídeos, podcasts, pesquisas e posts de cada usuário da internet. Para se ter uma ideia, estima-se que 90% da informação gerada na história foi criada nos últimos 2 anos.

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Agora que temos esta quantidade de dados imensa, “só” nos resta entendê-la. Temos que filtrar o que não é importante para poder enxergar e aprender com o relevante. Mas, com a enchente de informação, como podemos saber o que jogamos fora e o que analisamos?

É ai que entra o machine learning, ou “aprendizado de máquina”. Esta área da ciência da computação trata justamente disso: elaborar sistemas capazes de analisar e aprender rapidamente aquilo que os humanos demorariam muito tempo.

Quer um exemplo? Imagine que você quer criar um filtro anti-spam. Uma das primeiras regras seria bloquear algumas palavras claramente características em spams, como “viagra”, e anexos suspeitos, como arquivos de extensão “.exe”. Talvez também links para download de outros arquivos executáveis. Em seguida, você iria filtrar e-mails que tentam imitar mensagens oficiais de bancos, mas que deixasse passar os comunicados legítimos. Tem também os vigaristas que se dizem príncipes nigerianos, e outras histórias absurdas para arrancar dinheiro de você. Ah, não se esqueça dos e-mails marketing de lojas das quais você nunca ouviu falar - e nem quer.

No final das contas, a lista de regras e exceçōes fica tão grande que se torna difícil de gerenciar. A cada novo e-mail legítimo que fica preso, você precisa mexer nas regras de novo. É um caos.

Automatizando as decisões

Usando machine learning você não precisa dizer que e-mails com a palavra “viagra” provavelmente são spam. A ideia por trás dessas técnicas é identificar características comuns em várias mensagens que você, e outras centenas de pessoas, marcaram como spam no passado, sem explicitamente apontar quais são estas características.

O sistema deve ser capaz de entender “todos estes spams têm em comum a palavra ‘viagra’. Acho que vou barrar”. Ele aprende sozinho, baseado no que o seus usuários humanos dizem. (Para quem quiser saber mais, este relato de um engenheiro do Google sobre a luta contra o spam é muito interessante [inglês]).

Machine Learning tem inúmeras aplicaçōes: processamento de imagens (como as tags automáticas nas fotos do Facebook), reconhecimento de voz, carros que dirigem sozinhos e até prever padrōes de navegação fraudulentos - sim, é o nosso caso aqui na Konduto! ;).

O potencial da tecnologia é tal que o fundo de venture capital Andreessen Horowitz colocou Big Data+Machine Learning como uma das 16 coisas que eles estão buscando para investir, e a Harvard Business Review chegou a dizer que o Data Scientist é a profissão mais sexy do século 21. Será?

Não sei se a coisa chega a este ponto, mas não podemos negar que, nesta era da informação, quem conseguir navegar melhor vai se dar muito bem.

Quer saber mais?

Mande uma mensagem para a gente no e-mail oi@konduto.com, teremos o prazer em ajudar!

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